2023数学建模思路

2023年数学建模竞赛提供了多个题目供选择，其中包括A题、B题和C题。每个题目都有不同的难度和开放度。
A题是一道传统的运筹学题目，需要建立客户信用等级的模型，根据不同的信用评分卡进行组合来实现最佳的风险控制策略。这道题目建议使用评价类算法、多目标规划和QUBO模型进行求解。QUBO模型是一种用于解决组合优化问题的数学模型，需要将问题转化为一个决策变量为二值变量，目标函数是一个二次函数形式优化模型。可以使用PCA（主成分分析）等降维方法将决策变量降维为2维，目标函数使用多元非线性回归将其中一个变量或两个变量设置为2次形式。
B题是一个城市轨道交通列车时刻表优化问题。这个问题是轨道交通领域行车组织方式的经典问题之一。建议选择此题的同学在最后对对答案。这道题目属于多目标规划问题，存在最优解。解决这个问题需要建立多个决策模型进行求解，并且数据可视化也非常重要。建议计算机等相关专业的同学选择这个题目。
C题是一个电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题。这个问题需要优化电商物流网络的包裹调运和结构布局。这道题目的难点在于如何充分利用不同的附件数据集，设置合理的模型指标，并进行数学建模。这道题目难度适中，但开放度较低，可能存在最优解或最优解范围。建议对这个题目感兴趣的同学选择。
以上是2023年数学建模竞赛的三个题目的简要思路和建议，希望对选择题目和解题过程有所帮助。

相关问题

2023数学建模国赛思路

对于2023年的数学建模国赛，可能的思路有很多。以下是一些可能的思路供参考：

建立数学模型：首先，确定问题的背景和目标，并分析问题的关键要素。根据这些要素，建立数学模型，可以是基于概率统计、优化理论、图论等数学工具的模型。
收集和整理数据：根据问题需要，收集和整理相关数据。这可能涉及到实地调研、文献查阅、数据分析等工作。
分析问题：利用建立的数学模型，对问题进行分析。这包括对输入数据的预处理、模型求解和结果分析等。
提出解决方案：基于对问题的分析，提出解决方案。这可能包括算法设计、参数调优、方案评估等工作。
编写论文：根据以上工作，撰写完整的论文。论文应包含问题描述、模型建立与求解、结果分析和方案评价等内容。
进行模型验证：对建立的数学模型进行验证和验证。可以通过对现有数据进行预测、与实际情况进行比较等方式进行验证。
优化和改进：根据模型验证结果，对模型进行优化和改进。这可能包括参数调整、算法改进等工作。

需要注意的是，以上是一个较为一般的思路，具体问题的解决方法可能会有所差异。在参赛过程中，还需要注重团队合作、时间管理和论文写作等方面的技能。

2023数学建模c题思路

对于2023数学建模C题，思路可以分为以下几个步骤：

理解题目要求和给出的引用内容。题目中涉及到了两个问题，分别是居住建筑碳排放的综合评价和婴儿行为特征的治疗费用分析。

针对居住建筑碳排放的综合评价，可以建立一个数学模型来量化和评估碳排放的影响因素。根据引用中提到的影响因素，可以选择与上述因素相关度大且易于量化的指标，并基于这些指标对居住建筑整个生命周期的碳排放进行综合评价。可以使用线性回归、多元回归或者其他合适的方法来建立模型。

对于婴儿行为特征的治疗费用分析，可以首先根据引用中给出的两个分数对应的治疗费用，建立一个数学模型来估计治疗费用与行为特征之间的关系。可以使用函数拟合或其他适当的方法来建立模型。然后根据目标行为特征，通过调整治疗方案来计算最少需要花费多少治疗费用使婴儿的行为特征从矛盾型变为中等型，并分析要使其行为特征变为安静型，治疗方案需要如何调整。

验证模型的有效性。对于居住建筑碳排放的综合评价和婴儿行为特征的治疗费用分析，可以根据现有的数据进行模型验证。可以使用交叉验证、误差分析或其他合适的方法来评估模型的有效性。

通过以上步骤，可以建立数学模型并分析解决2023数学建模C题。